你刚看完黑哥的故事。20分钟,把一篇文章做成了一个能跑的网站。你觉得热血沸腾,觉得自己也可以。
你打开DeepSeek,准备大干一场。但想了半天,不知道该让它干什么。最后你打了一行字:“帮我写个周报”。AI给了你一个通用模板,你看了两眼,觉得"就这?",然后把页面关了。

这种感觉我太懂了。
学完原理,练完提问,你觉得自己准备好了。但一到"用AI干正事"就卡住。不是AI不行,是你还没搞清楚自己哪里需要AI。
今天我们只做一件事。帮你找到工作流里那个最该被AI接过去的环节。
找到它,你后面学的一切都有地方用了。
你为什么总是在追工具
90%的人用AI效率低,不是因为工具不够好,是因为没找对痛点。
今天DeepSeek火了,你跑去用DeepSeek。明天豆包更新了,你换豆包。后天Kimi又出了个新功能,你又跳过去。三个月过去了,每个工具你都用过,但没一个真帮上忙。

你追着工具跑,但从没停下来问自己一句:我到底想让AI帮我解决什么?
这个问题不回答,换多少个工具都是白搭。
一个标准,找到你的痛点
我把它叫做"三遍法则"。
打开你过去一周的工作记录。聊天记录、邮件、待办清单,随便什么记录都行。找出所有你重复做了三遍以上的事情。
整理周报数据。回复"收到,已安排"类邮件。把会议录音转成待办事项。找行业报告里的关键数字。给客户发标准跟进话术。把Excel里的数据复制到另一张表里。

这些事有一个共同特点:你做它们的时候,脑子是闲置的,但时间被吃掉了。
你可能会觉得,就这么简单?找出重复三次的事,也算方法?
算。而且是大多数人做不到的方法。
大部分人用AI,打开对话框,脑子里一片空白。最后随便问个"帮我写个方案"。不给背景,不给目标,不问自己要什么,AI当然只能给垃圾。
把问题定义清楚,答案就出来一半了。三遍法则,就是帮你定义问题的工具。
AI不是来做你不会做的事的,是来把你做吐了的事接过去的。让AI把你从重复且低效的事情解放出来,用AI帮你腾出来宝贵的时间,去做只有你能做的事,比如去做判断、决策、沟通、创造,这些更有意义的事。
你的痛点,其实是三种不同的"活法"
找到重复三遍的事之后,你会发现这些事可以分成三种完全不同的类型。选错了应对方式,就像用菜刀砍树,吃力不讨好。
场景一:你每天都在"找信息"
每天早上需要查行业动态、竞品信息、客户背景。打开十几个网站,复制粘贴,整理成简报。耗时一小时,核心信息可能就三句话。
后来他干了两件事:
第一步,打开秘塔AI搜索,输入"最近一周xx品牌的新品和价格变动",AI给出带来源链接的总结。
第二步,把搜到的资料扔给DeepSeek,加一句"帮我提取关键信息,输出三段话:价格变化、新品亮点、需要关注的异常"。
现在他每天早上花10分钟做完这件事。搜是AI搜的,摘要AI写的,他只负责看和做决策。

场景二:你每天都在"写东西"
每天写周报、回邮件、做PPT大纲。每次从零开始写,费时费力,质量还不稳定。
我自己从写"接龙"那篇开始,固定了一个流程:

场景三:你每天都在"点按钮"
每天回复客户的常见问题、把订单信息录入系统、定时发数据报表。步骤固定但必须反复手动操作,错一步就错全部。
一个做HR的朋友之前就是这样。她每天回复大量候选人的基础问题:“面试流程是什么”、“需要带什么材料”、“什么时候出结果”,占用至少2小时。
后来她干了一件很简单的事:
第一步,把自己过去一个月回复的常见问题整理成一份文档,每条问题配一条标准回复。
第二步,打开腾讯元器,把这份文档传上去,设定好机器人规则:候选人问A,自动回B。候选人的问题对不上知识库里的内容,转人工处理。
现在这2小时变成了每天花10分钟检查有没有AI接不住的新问题,补进知识库。

这就是Agent思路。你不用非得懂技术,你可以把规则定好,让AI替你跑腿。
大多数人的工作是混合型的。你可能以写重复的材料为主,带一点检索信息的场景。这都没关系,先抓住你最痛的那个场景,从一个点开始改进你的工作流,让AI逐渐接管那些繁琐重复的工作。
这周你只做一件事,找到它
我不让你学任何一个新工具。我只让你做一件事。
每天早上和下班前,留意一下自己正在做的事。哪件事重复到让你头痛?记下来。
一周后,你会看到一张清单。上面每一项,逐步分析哪些是AI可以帮你接过去的。
找到痛点,是嵌入工作流的第一步。下一步才是选工具。

下次我们会针对三种不同场景,给出三个"照抄就能用"的工具链。但如果你没找到自己的痛点,下期的工具推荐对你也只是又多了一个收藏夹里的链接。
你这周重复做了三次以上的事是什么?评论区说说,下周我挑几个典型任务,直接给出AI解决方案。如果不想说具体内容,说说属于"找信息"、"写东西"还是"点按钮"也行。

关于吾爱奇思
我是William,一个从零开始学AI的普通人。
不讲术语、不写代码、不制造焦虑。
只做一件事:帮你把AI真正用起来。
有问题评论区聊,每条都会看。
夜雨聆风